Kafka 的性能在数据大小方面实际上是恒定的,因此长时间存储数据是完全没问题的。主题是**分区的**,这意味着一个主题分布在位于不同 Kafka 代理的多个“桶”上。数据的这种分布式放置对于可伸缩性非常重要,因为它... 也就是上面我们说的 zookeeper 方式创建 topic;如果没有传的话,则创建类 AdminClientTopicService 对象,也就是上面我们说的 Kafka 版本 >= 2.2 推荐的创建 topic 的方式;- 根据传入的参数判断判断是否有 --crea...
在面对众多的消息队列时,我们往往会陷入选择的困境:“消息队列那么多,该怎么选啊?Kafka 和 RabbitMQ 比较好用,用哪个更好呢?”想必大家也曾有过类似的疑问。对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分... 目前市场份额没有后面三种消息中间件多,其最新架构被命名为 Apollo,号称下一代 ActiveMQ,有兴趣的同学可自行了解。* **RabbitMQ** 是采用 Erlang 语言实现的 AMQP 协议的消息中间件,最初起源于金融系统,用于在分...
**Kafka 时代**在初期阶段,字节跳动使用 Apache Kafka 进行数据的实时处理和流转,Kafka 同样也在各大互联网公司的产品和大数据系统中得到了广泛的应用。![picture.image](https://p6-volc-c... Kafka 的数据缓存只有操作系统的 Page Cache 可用,并没有自己的缓存,这也使得其在处理大规模、高并发的数据请求时性能不尽如人意。因为 Kafka 对 Page Cache 的使用是不可控的,又由于缓存机制的运行原理,我们无法规...
各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。十多年来,这些系统经历了多轮技术洗礼,我们也随之需要根据新... 也是大数据崛起之时,跟众多中小企业一样,字节跳动也是 Hadoop 生态组件的重度用户。这十年在业务演进的过程中,字节跳动锤炼出了自己的一套方法,他们在保持接口不变的条件下,对底层做了大量的定制化甚至是重写工作。...
本文档以 Confluent 官方 Java 版本客户端 SDK 为例,介绍使用火山引擎 Kafka 实例时的消费者最佳实践。 广播与单播在同一个消费组内部,每个消息都预期仅仅只被消费组内的某个消费者消费一次,因而使用同一个消费组的... Empty:消费组当前没有激活的消费者,也没有在进行消费。 通常一个正常的消费组预期应该长期保持在 Stable 状态进行正常的消费业务处理。当一个订阅中的消费组有新的消费者加入或者老的消费者退出/失败时,将会触发一...
消息队列 Kafka版是一款基于 Apache Kafka 构建的分布式消息中间件服务,具备高吞吐、高可扩展性等特性,提供流式数据的发布/订阅和多副本存储机制,广泛应用于日志压缩收集、流式数据处理、消息解耦、流量削峰去谷等... 若没有相应的保护或缓存机制,可能会导致系统超负荷甚至是崩溃,因而丢失业务数据。消息队列 Kafka版可在流量洪峰突然来袭时暂时缓存上游系统的突增请求,允许下游系统按照实际消费能力处理请求,使得下游系统可在安全...
**Kafka 时代**在初期阶段,字节跳动使用 Apache Kafka 进行数据的实时处理和流转,Kafka 同样也在各大互联网公司的产品和大数据系统中得到了广泛的应用。![picture.image](https://p6-volc-c... Kafka 的数据缓存只有操作系统的 Page Cache 可用,并没有自己的缓存,这也使得其在处理大规模、高并发的数据请求时性能不尽如人意。因为 Kafka 对 Page Cache 的使用是不可控的,又由于缓存机制的运行原理,我们无法规...
ByteHouse(云数仓版)支持通过 Kafka 流式传输数据。本文档介绍如何将日志服务中的日志数据通过 Kafka 协议消费到 ByteHouse。 背景信息日志服务支持通过 Kafka 协议消费指定日志主题中的日志数据,例如消费到 ByteH... 选择数据源类型为 Kafka 数据流。 填写 Kafka 源的基本信息。 配置 说明 源名称 Kafka 数据源的名称。 Kafka 代理列表 IP 地址 初始连接的集群地址。格式为服务地址:端口号,例如 tls-cn-beijing.ivolces.c...
各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统,无论是先前十分繁荣的 Hadoop,还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等,都被广泛地使用着。十多年来,这些系统经历了多轮技术洗礼,我们也随之需要根据新... 也是大数据崛起之时,跟众多中小企业一样,字节跳动也是 Hadoop 生态组件的重度用户。这十年在业务演进的过程中,字节跳动锤炼出了自己的一套方法,他们在保持接口不变的条件下,对底层做了大量的定制化甚至是重写工作。...
火山引擎ByteHouse技术专家受邀参加DataFunCon2023(深圳站)活动,并以“火山引擎ByteHouse基于云原生架构的实时导入探索与实践”为题进行了技术分享。在分享中,火山引擎ByteHouse技术专家以Kafka和物化MySQL两种实时... 分布式架构下的Kafka导入存在类似痛点。首先由于没有事务保证,无法保证一致性,消费只能做到At-Least-Once 或者 At-Most-Once;其次,查询高峰会导致读写资源的竞争,从而造成消费堆积;当存在扩容需求的时候,数据分布会...
Kafka升级至2.8.1;Hudi升级至0.12.2;Flink升级至1.16.0,引入StarRocks、Doris、HBase和ByteHouse Connector,支持MySQL Sink,优化多个配置,达到开箱即用;支持avro,csv,debezium-json和avro-confluent等格式;Presto、Trino优化进入客户端方式。- 新增软件栈 2.2.0:HBase集群中集成Knox组件用于访问代理,并集成了YARN和MapReduce2;Flink引擎支持avro,csv,debezium-json和avro-confluent等格式。## 重点功能课堂### **大数据研...
扩容成本:由于分布式架构数据基本都是本地存储,在扩容以后,数据无法做 Reshuffle,新扩容的机器几乎没有数据,而旧的机器上磁盘可能已经快写满,造成集群负载不均的状态,导致扩容并不能起到有效的效果。这些是分布式架构天然的痛点,但是由于其天然的并发特性,以及本地磁盘数据读写的极致性能优化,可以说有利有弊。### 社区实时导入设计- High-Level 消费模式:依托 Kafka 自身的 rebalance 机制做消费负载均衡。- 两级...
我们在ByteHouse上主要做了五个层次的深度改造: 第一是支持流式数据。对分析而言,我们对实时性的要求非常高,所以我们通过Kafka支持了对实时数据的处理。这样通过ByteHouse可以实现对实时和离线的数据提供统一的分析... 13年是一个重要的拐点。13年之后,随着Docker、K8s等技术的兴起和普及,云从以基础设施为中心,走向以应用为中心;从资源服务化走向平台服务化。而字节跳动刚好诞生在2012年,因此非常幸运没有什么历史包袱,直接拥抱了最...